Hakkında & Metadata

Row

Proje Bilgileri

Öğrenci Bilgileri:

  • Ad Soyad: Dila Kızılkan
  • Öğrenci No: 2307071189
  • Bölüm: Yönetim Bilişim Sistemleri

Veri Seti Hakkında:

  • Adı: Students Social Media Addiction
  • Yazar: Adıl Shamım
  • Kaynak: Kaggle
  • Tarih: 2026-01-15

Proje Amacı: Bu proje, öğrencilerin sosyal medya kullanım süreleri ile bağımlılık skorları ve ruh sağlıkları arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır.

Row

Değişken Listesi

Veri Özeti

Row

Toplam Öğrenci

705

Ortalama Yaş

20.7

En Popüler Platform

Instagram

Ort. Günlük Kullanım (Saat)

4.9

Row

Sayısal Değişken İstatistikleri

Row

Platform Dağılımı

Cinsiyet Frekans Tablosu

Akademik Seviye Frekans Tablosu

Grafikler

Row

Histogram: Günlük Kullanım Süresi Dağılımı

Yorum:Veri seti incelendiğinde, öğrencilerin günlük ortalama sosyal medya kullanım süresinin yaklaşık 4.9 saat olduğu görülmektedir. Dağılım çoğunlukla 4-6 saat aralığında yoğunlaşmaktadır.

Sütun Grafiği: Akademik Seviye Dağılımı

Yorum:Katılımcıların akademik dağılımı incelendiğinde, lisans (Undergraduate) öğrencilerinin çoğunlukta olduğu görülmektedir.

Row

Kutu Grafiği: Platforma Göre Ruh Sağlığı

Yorum:LinkedIn ve LINE kullanıcılarının ortalama ruh sağlığı skorları (8.0) yüksekken; TikTok (5.7) ve Snapchat (5.5) kullanıcılarının skorlarının daha düşük olduğu gözlemlenmiştir.

Saçılım Grafiği: Süre vs Bağımlılık

Yorum:Günlük Kullanım Süresi ile Bağımlılık Skoru arasında çok güçlü pozitif bir ilişki (Korelasyon: 0.83) bulunmaktadır. Süre arttıkça bağımlılık puanı da artmaktadır.

Kaynakça

Row

Proje ve Kaynakça Detayları

Proje Hakkında:

Bu gösterge paneli (dashboard), İstinye Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri bölümü lisans eğitimi kapsamında hazırlanmıştır. Çalışmanın temel amacı, ham veriyi anlamlı içgörülere dönüştürmek ve kullanıcı dostu bir arayüz ile sunmaktır.

Faydalanılan Kaynaklar:

Bu çalışma hazırlanırken aşağıdaki kaynaklardan ve araçlardan yararlanılmıştır:

  • 1. Veri Kaynağı:
    • Veri Seti: Students Social Media Addiction
    • Platform: Kaggle (Açık Kaynak Veri Platformu)
    • Erişim Tarihi: 2026-01-15
  • 2. Yazılım ve Kütüphaneler:
    • Programlama Dili: R (R version 4.5.2 (2025-10-31))
    • IDE: RStudio
    • Temel Paketler: tidyverse (Veri manipülasyonu ve ggplot2 görselleştirme)
    • Dashboard Altyapısı: flexdashboard
    • Etkileşim: plotly (Grafiklerin interaktif hale getirilmesi)
    • Tablolama: DT (DataTables)
  • 3. Yardımcı Dokümantasyon:
    • R Markdown Cheatsheets
    • Flexdashboard resmi dokümantasyonu (pkgs.rstudio.com)

Tekrarlanabilirlik Notu (Reproducibility):

Bu analiz, tamamen tekrarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Aşağıdaki “Session Info” çıktısı, bu raporun oluşturulduğu andaki R ortamı ve paket sürümlerini detaylandırmaktadır.

Oturum Bilgileri (Session Info)

R version 4.5.2 (2025-10-31)
Platform: aarch64-apple-darwin20
Running under: macOS Sequoia 15.5

Matrix products: default
BLAS:   /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib 
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.5-arm64/Resources/lib/libRlapack.dylib;  LAPACK version 3.12.1

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

time zone: Europe/Istanbul
tzcode source: internal

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
 [1] knitr_1.50          DT_0.34.0           plotly_4.11.0      
 [4] lubridate_1.9.4     forcats_1.0.1       stringr_1.6.0      
 [7] dplyr_1.1.4         purrr_1.2.0         readr_2.1.5        
[10] tidyr_1.3.1         tibble_3.3.0        ggplot2_4.0.0      
[13] tidyverse_2.0.0     flexdashboard_0.6.2

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] sass_0.4.10        generics_0.1.4     stringi_1.8.7      hms_1.1.4         
 [5] digest_0.6.38      magrittr_2.0.4     evaluate_1.0.5     grid_4.5.2        
 [9] timechange_0.3.0   RColorBrewer_1.1-3 fastmap_1.2.0      jsonlite_2.0.0    
[13] httr_1.4.7         crosstalk_1.2.2    viridisLite_0.4.2  scales_1.4.0      
[17] lazyeval_0.2.2     jquerylib_0.1.4    cli_3.6.5          rlang_1.1.6       
[21] withr_3.0.2        cachem_1.1.0       yaml_2.3.10        tools_4.5.2       
[25] tzdb_0.5.0         memoise_2.0.1      vctrs_0.6.5        R6_2.6.1          
[29] lifecycle_1.0.4    htmlwidgets_1.6.4  fontawesome_0.5.3  pkgconfig_2.0.3   
[33] pillar_1.11.1      bslib_0.9.0        gtable_0.3.6       glue_1.8.0        
[37] data.table_1.17.8  xfun_0.54          tidyselect_1.2.1   rstudioapi_0.17.1 
[41] farver_2.1.2       htmltools_0.5.8.1  labeling_0.4.3     rmarkdown_2.30    
[45] compiler_4.5.2     S7_0.2.0          
---
title: "Sosyal Medya Bağımlılığı Analizi"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: fill
    social: menu
    source_code: embed
    
---

```{r setup, include=FALSE}
# 1. GEREKLİ KÜTÜPHANELERİ YÜKLÜYORUZ
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(knitr)

# 2. VERİ SETİNİ OKUTUYORUZ
df <- read.csv("Students Social Media Addiction.csv")

# 3. VERİ DÜZENLEME 
df$Gender <- as.factor(df$Gender)
df$Most_Used_Platform <- as.factor(df$Most_Used_Platform)
df$Academic_Level <- as.factor(df$Academic_Level)

# 4. ÖZET HESAPLAMALAR
total_students <- nrow(df)
avg_age <- round(mean(df$Age), 1)
# En çok tekrar eden platformu bulma
top_platform <- names(which.max(table(df$Most_Used_Platform)))
avg_usage <- round(mean(df$Avg_Daily_Usage_Hours), 1)
```
Hakkında & Metadata {data-icon="fa-info-circle"}
=====================================

Row
-----------------------------------------------------------------------
### Proje Bilgileri

**Öğrenci Bilgileri:**

* **Ad Soyad:** Dila Kızılkan
* **Öğrenci No:** 2307071189
* **Bölüm:** Yönetim Bilişim Sistemleri

**Veri Seti Hakkında:**

* **Adı:** Students Social Media Addiction
* **Yazar:** Adıl Shamım
* **Kaynak:** Kaggle
* **Tarih:** `r Sys.Date()`

> **Proje Amacı:** Bu proje, öğrencilerin sosyal medya kullanım süreleri ile bağımlılık skorları ve ruh sağlıkları arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır.

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Değişken Listesi
```{r}

degisken_ozet <- data.frame(
  Degisken_Adi = names(df),
  Veri_Tipi = sapply(df, class)
)
datatable(degisken_ozet, options = list(pageLength = 5))
```
Veri Özeti {data-icon="fa-table"}
===================================== 

Row{data-height=150}
-----------------------------------------------------------------------
### Toplam Öğrenci
```{r}
valueBox(total_students, icon = "fa-users", color = "primary")
```
### Ortalama Yaş
```{r}
valueBox(avg_age, icon = "fa-birthday-cake", color = "info")
```
### En Popüler Platform
```{r}
valueBox(top_platform, icon = "fa-instagram", color = "success")
```

### Ort. Günlük Kullanım (Saat)
```{r}
valueBox(avg_usage, icon = "fa-clock", color = "warning")
```
Row{data-height=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Sayısal Değişken İstatistikleri
```{r}
library(dplyr)
library(tidyr)

sayisal_ozet <- df %>%
  select_if(is.numeric) %>%
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Degisken", values_to = "Deger") %>%
  group_by(Degisken) %>%
  summarise(
    Ortalama = round(mean(Deger, na.rm = TRUE), 2),
    Medyan = median(Deger, na.rm = TRUE),
    Std_Sapma = round(sd(Deger, na.rm = TRUE), 2), 
    Min = min(Deger, na.rm = TRUE),
    Max = max(Deger, na.rm = TRUE)
  )

datatable(sayisal_ozet, options = list(dom = 't'))
```

Row {.tabset.tabset-fade}
-----------------------------------------------------------------------
### Platform Dağılımı
```{r}
df %>% 
  count(Most_Used_Platform) %>% 
  arrange(desc(n)) %>%
  datatable(colnames = c("Platform", "Kişi Sayısı"),
            options = list(pageLength = 5, dom = 't'))
```
### Cinsiyet Frekans Tablosu
```{r}
df %>% 
  count(Gender) %>% 
  arrange(desc(n)) %>%
  datatable(colnames = c("Cinsiyet", "Kişi Sayısı"),
            options = list(dom = 't'))
```
### Akademik Seviye Frekans Tablosu
```{r}
df %>% 
  count(Academic_Level) %>% 
  arrange(desc(n)) %>%
  datatable(colnames = c("Seviye", "Kişi Sayısı"),
            options = list(dom = 't'))
```
Grafikler {data-icon="fa-chart-bar"}
=====================================
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Histogram: Günlük Kullanım Süresi Dağılımı
```{r}

p1 <- ggplot(df, aes(x = Avg_Daily_Usage_Hours)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "#2C3E50", color = "white") +
  labs(title = "Öğrencilerin Günlük Sosyal Medya Kullanımı",
       x = "Kullanım Süresi (Saat)",
       y = "Öğrenci Sayısı") +
  theme_minimal()


ggplotly(p1)
```
> **Yorum:**Veri seti incelendiğinde, öğrencilerin günlük ortalama sosyal medya kullanım süresinin yaklaşık 4.9 saat olduğu görülmektedir. Dağılım çoğunlukla 4-6 saat aralığında yoğunlaşmaktadır.

### Sütun Grafiği: Akademik Seviye Dağılımı
```{r}
p4 <- ggplot(df, aes(x = Academic_Level, fill = Academic_Level)) +
  geom_bar() +
  labs(title = "Öğrencilerin Akademik Seviyeleri",
       x = "Seviye",
       y = "Öğrenci Sayısı") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

ggplotly(p4)
```
> **Yorum:**Katılımcıların akademik dağılımı incelendiğinde, lisans (Undergraduate) öğrencilerinin çoğunlukta olduğu görülmektedir.

Row
-----------------------------------------------------------------------
### Kutu Grafiği: Platforma Göre Ruh Sağlığı
```{r}
p2 <- ggplot(df, aes(x = Most_Used_Platform, y = Mental_Health_Score, fill = Most_Used_Platform)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Platformlara Göre Ruh Sağlığı Puanları",
       x = "Platform",
       y = "Ruh Sağlığı Skoru (1-10)") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none") # Lejantı gizle

ggplotly(p2)
```
> **Yorum:**LinkedIn ve LINE kullanıcılarının ortalama ruh sağlığı skorları (8.0) yüksekken; TikTok (5.7) ve Snapchat (5.5) kullanıcılarının skorlarının daha düşük olduğu gözlemlenmiştir.

### Saçılım Grafiği: Süre vs Bağımlılık
```{r}
p3 <- ggplot(df, aes(x = Avg_Daily_Usage_Hours, y = Addicted_Score, color = Gender)) +
  geom_point(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Kullanım Süresi ve Bağımlılık İlişkisi",
       x = "Günlük Kullanım (Saat)",
       y = "Bağımlılık Skoru") +
  theme_minimal()

ggplotly(p3)
```
> **Yorum:**Günlük Kullanım Süresi ile Bağımlılık Skoru arasında çok güçlü pozitif bir ilişki (Korelasyon: 0.83) bulunmaktadır. Süre arttıkça bağımlılık puanı da artmaktadır.


Kaynakça {data-icon="fa-book"}
=====================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Proje ve Kaynakça Detayları

**Proje Hakkında:**

Bu gösterge paneli (dashboard), **İstinye Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri** bölümü lisans eğitimi kapsamında hazırlanmıştır. Çalışmanın temel amacı, ham veriyi anlamlı içgörülere dönüştürmek ve kullanıcı dostu bir arayüz ile sunmaktır.

**Faydalanılan Kaynaklar:**

Bu çalışma hazırlanırken aşağıdaki kaynaklardan ve araçlardan yararlanılmıştır:

* **1. Veri Kaynağı:**
    * Veri Seti: *Students Social Media Addiction*
    * Platform: Kaggle (Açık Kaynak Veri Platformu)
    * Erişim Tarihi: `r Sys.Date()`

* **2. Yazılım ve Kütüphaneler:**
    * **Programlama Dili:** R (`r R.version.string`)
    * **IDE:** RStudio
    * **Temel Paketler:** `tidyverse` (Veri manipülasyonu ve ggplot2 görselleştirme)
    * **Dashboard Altyapısı:** `flexdashboard`
    * **Etkileşim:** `plotly` (Grafiklerin interaktif hale getirilmesi)
    * **Tablolama:** `DT` (DataTables)

* **3. Yardımcı Dokümantasyon:**
    * R Markdown Cheatsheets
    * Flexdashboard resmi dokümantasyonu (pkgs.rstudio.com)

**Tekrarlanabilirlik Notu (Reproducibility):**

Bu analiz, tamamen tekrarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Aşağıdaki "Session Info" çıktısı, bu raporun oluşturulduğu andaki R ortamı ve paket sürümlerini detaylandırmaktadır.

### Oturum Bilgileri (Session Info)

```{r}
sessionInfo()
```